[发明专利]基于变分贝叶斯推断的复杂混合模型的信道估计方法

权利要求书

1.基于变分贝叶斯推断的超复杂混合模型信道估计方法，包括：

发射端：

每个基站配置了N_t个天线的大规模天线阵，基站利用N_t个天线发送训练序列，所述训练序列为基于压缩感知理论的非正交导频，即允许不同发射天线的导频占据完全相同的子载波；则对于发送信号，设一个OFDM符号中子载波的数目为N，导频子载波的数目为N_p，导频子载波的集合ξ从{1,2,…N}中选取，对所有的发射天线都相同，第n个发射天线的导频序列用符号P_n表示，N_t个发射天线的导频由构成，服从[0,2π)的独立同分布均匀分布，导频子载波集合为I(i)从集合{1,2,…N}中以间隔等距选取，其中

基站向用户广播导频信号将导频信号P转化为压缩感知测量矩阵，用符号Φ表示，有Φ_n＝diag(P_n)F_L/ξ，其中，diag(P_n)表示把矢量P_n对角化；是一个DFT矩阵，F_L/ξ表示取F的前L列，按照ξ在F中取N_p行，

接收端：

设定用户有单个接收天线，接收信号为：

y＝Φh+w

其中，信道向量为加性高斯白噪声且有||h||²＝N_t*L；

其特征在于，接收端对信道的估计方法包括以下步骤：

S1、根据大规模MIMO系统相邻信道的稀疏性和稀疏结构的相似性，构建先验模型，具体为：

由于相邻的发射天线具有相似的稀疏路径，利用各天线之间信道的稀疏结构的相似性，设定稀疏度为Ω，N_t根天线共享Ω_c1个稀疏度，称这Ω_c1个位置为完全共有位置；将N_t根天线均匀的分为K个子阵，每组天线数M＝N_t/K，第k组内的所有天线共享Ω_c2个稀疏度，称这Ω_c2个位置为子阵共有位置，剩下Ω-Ω_c1-Ω_c2位置为非共有位置，各天线之间相互独立；采用h_k,n表示第k组子阵的第n根天线和用户接收天线之间的延迟域信道脉冲响应，其中k∈[1,K],n∈[1,N_t]；则构建h的概率分布模型为：

其中h_k,m表示第k组子阵的第m根天线，h_m,l,k代表h_k,m的第l个位置的元素；z_m,l,k决定各天线上各位置为完全共有位置或子阵共有位置或非共有位置，并采用z_m,l,k＝1表示第k组子阵第m根天线的第l个位置为完全共有位置，发生概率为h_m,l,k是完全共有的，服从均值为0，方差为的复高斯分布z_m,l,k＝2表示第k组子阵第m根天线的第l个位置为子阵共有位置，发生概率为h_m,l,k是子阵共有的，服从均值为0，方差为的复高斯分布z_m,l,k＝3表示第k组子阵第m根天线的第l个位置为非共有位置，发生概率为h_m,l,k是非共有的；则h_m,l,k的概率分布模型为：

S2、给定初始值：

设置最大迭代次数为N_iter，迭代终止门限Thr，初始化z_m,l.k为完全共有位置或子阵共有或非共有位置的可能性是相同的，即

S3、采用如下公式获得信道h的后验分布的均值u和方差∑：

∑＝(<β>φ^Hφ+D_c1+D_c2+D_p)^-1

u＝<β>∑φ^Hy

其中，

S4、将h后验分布的均值u作为估计值，更新完全共有参数α_c1、子阵共有参数α_c2和非共有参数α_p，并计算<lnα_c1l>、<lnα_c2k,l>、<lnα_pm,l,k>：

S5、更新位置选择参数

其中，

S6、通过表达式||h_n-h_n-1|-|h_n-1-h_n-2||<||h_n-h_n-1|-|h₁-h₀||*Thr判决迭代是否收敛，若满足条件，则中止迭代，将h后验分布的均值u作为估计值并进入步骤S7，否则重复步骤S3～S5；

S7、输出信道的均值和方差估计值，该均值估计值u即为大规模MIMO信道的最终估计结果。